粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很多例子).pdf粒子群优化算法(详细易懂-很

最详细的PSO算法通过Java实现，附带详细注释 介绍地址：https://blog.csdn.net/HYL51740740/article/details/106105925 private static int M=200; //迭代次数 private static int numParticles=50; //粒子数 private static int dimension=3; //粒子维数 private static double[][] pBest = new double[numParticles][dimension]; //存储各粒子的历史最优位置信息 private static double[][] xPos = new double[numParticles][dimension]; //存储各粒子的当前位置信息 private static double[][] xVel = new double[numParticles][dimension]; //存储各粒子的速度信息 private static double[] gBest = new double[dimension]; //存储全局最优解对应的位置信息 private static double[] fitness = new double[numParticles]; //存储各粒子适应值

粒子群优化 (PSO) 是一种现代启发式算法，可应用于连续和离散优化问题。 原始的二元粒子群算法（BPSO）有一些缺点，使得算法不能很好地收敛。 为了解决这些缺点，引入了新的 BPSO（NBPSO）。 休耕论文中提供的结果显示了 NBPSO 的优越性。 [1]。 M.Rostami Shahrbabak 和 H.Nezamabadi-pour，“二元 PSO 算法的新方法”第 14 届伊朗电气工程会议，2006 年 5 月。 [2]。 H.Nezamabadi-pour、M.Rostami Shahrbabaki 和 M.Maghfoori Farsangi “二元粒子群优化：挑战和新解决方案"CSI Journal on Computer Science and Engineering Vol. 6, No. 1 (a), 2008.

svm中的粒子群优化参数C和G的matlab代码。自己在调试过了。很好用。很方便

针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷, 将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中, 改进原算法的收敛速度和收敛能力, 并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO-BFA。该既利用了细菌觅食算法出色的全局搜索能力, 又借助梯度粒子群算法的快速局部寻优能力, 很好地将两者的优势结合在一起。基于6个高维Benchmark函数的实验结果显示, 该算法在收敛速度和精度方面都优于其他四种细菌觅食算法。

【lsp预测】基于粒子群优化强化学习预测matlab源码.md

PSO MLP MLP神经网络的粒子群优化 这是一个正在进行的工作 安装依赖项 pip install -r requirements.txt 运行测试 py.test -rA

这是一个基于粒子群优化算法的模糊c均值聚类源码（matlab) 这是一个基于粒子群优化算法的模糊c均值聚类源码（matlab)

针对传统模糊C均值聚类算法（FCM）存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷，利用改进的粒子群算法对FCM进行优化，提出一种新的模糊C均值聚类算法Improved PSOFCM，并建立基于熵的聚类有效性函数，对聚类算法的性能进行客观评价。数据集实验表明，Improved PSOFCM算法不仅能克服传统FCM算法的不足，而且在聚类正确率和有效性上也优于基于粒子群与基于遗传优化的FCM算法。

提出基函数叠加与粒子群优化(PSO) 相结合的振动抑制轨迹规划方法. 首先推导了各关节变量与模态坐标的关系, 采用正弦-梯形函数作为基函数构造各关节的角速度, 其中基函数的系数和幅值为待定参数; 然后将末端振动最小化轨迹规划转换为待定参数的优化问题, 并采用PSO 算法获得待定参数的最优值; 最后以双杆刚柔混合机械臂为例开展仿真研究. 仿真结果表明, 所提出的方法大大减小了机械臂末端的残留振动.